Episodio
Ejemplo de datos de ingesta, procesamiento de flujos y análisis de sentimiento mediante el ejemplo de datos de Twitter
Siga la conversación entre Lena y Suz y obtenga información sobre cómo configurar un sistema de procesamiento y ingesta de datos que consta de productor de eventos, agregación de eventos confiable y consumidor mediante el cliente de Twitter, Event Hubs y Spark en Azure Databricks como ejemplo. Lena y Suz también analizan opciones alternativas para el procesamiento de flujos y cómo se puede usar para varios escenarios, incluido IoT, y cómo aplicar el aprendizaje automático a los datos de streaming mostrando un ejemplo de análisis de sentimiento sobre tweets que llegan en tiempo real.
Vínculos útiles:
https://lenadroid.github.io/posts/connecting-spark-and-eventhubs.html
https://lenadroid.github.io/posts/offset-enqueuetime-spark-eventhubs.html
https://lenadroid.github.io/posts/sentiment-analysis-streaming-data.html
Siga la conversación entre Lena y Suz y obtenga información sobre cómo configurar un sistema de procesamiento y ingesta de datos que consta de productor de eventos, agregación de eventos confiable y consumidor mediante el cliente de Twitter, Event Hubs y Spark en Azure Databricks como ejemplo. Lena y Suz también analizan opciones alternativas para el procesamiento de flujos y cómo se puede usar para varios escenarios, incluido IoT, y cómo aplicar el aprendizaje automático a los datos de streaming mostrando un ejemplo de análisis de sentimiento sobre tweets que llegan en tiempo real.
Vínculos útiles:
https://lenadroid.github.io/posts/connecting-spark-and-eventhubs.html
https://lenadroid.github.io/posts/offset-enqueuetime-spark-eventhubs.html
https://lenadroid.github.io/posts/sentiment-analysis-streaming-data.html
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